【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工装工帽安全检测领域，更具体地说，涉及一种作业人员工装工帽穿戴检测方法及系统。
技术介绍
1、随着社会的进步，安全生产成为至关重要的问题。但在安全生产场景中，仍然存在一些人安全意识薄弱，不按照规程作业，例如不按规定正确佩戴工装工帽。这种行为会对人员安全、工厂生产乃至社会治安造成严重威胁，特别对于某些较为危险的工种。随着人工智能技术的发展，基于计算机视觉的检测在成本较低的同时，其准确率、速度等越来越高，利用计算机视觉的检测也越来越广泛。基于计算机视觉的作业人员工装工帽检测可以利用这些优点，成为减少安全隐患的有效方法。
2、近年来，基于人工智能的工装工帽检测主要集中于对摄像头中作业人员的工装工帽佩戴情况的广泛检查，并未针对某一人员进行具体检测。如果检测不具体到个人，则很难对违规作业人员进行强而有力的警告。而且，工厂环境复杂，人流量较大，环境遮挡、摄像角度等问题会导致算法的错判、误判。因此，减少错判、误判，提高算法准确率也是一个需要解决的问题。
3、综上，需要提出一种能够具体到个人的、能够显著减少错判、误...
【技术保护点】
1.一种作业人员工装工帽穿戴检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的作业人员工装工帽穿戴检测方法，其特征在于，所述多路图像获取具体包括：利用多进程摄像头调用算法，为每一个摄像头设置至少2个进程和至少1个队列，其中第一进程用于从摄像头视频流中获取单帧画面并放入所述队列，确认所述队列的存储已满并删除旧画面，存入新画面；第二进程用于从所述队列中将单帧画面取出并以二维数组的形式存储在内存中，供后续检测所用。
3.根据权利要求1所述的作业人员工装工帽穿戴检测方法，其特征在于，所述工装工帽识别网络利用训练数据集对人工神经网络进行训练得...
【技术特征摘要】
1.一种作业人员工装工帽穿戴检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的作业人员工装工帽穿戴检测方法，其特征在于，所述多路图像获取具体包括：利用多进程摄像头调用算法，为每一个摄像头设置至少2个进程和至少1个队列，其中第一进程用于从摄像头视频流中获取单帧画面并放入所述队列，确认所述队列的存储已满并删除旧画面，存入新画面；第二进程用于从所述队列中将单帧画面取出并以二维数组的形式存储在内存中，供后续检测所用。
3.根据权利要求1所述的作业人员工装工帽穿戴检测方法，其特征在于，所述工装工帽识别网络利用训练数据集对人工神经网络进行训练得到，所述训练数据集包括正样本和负样本，所述正样本包括佩戴规定工帽的人员头部图像以及穿着规定工装的人员上半身图像；所述负样本包括未佩戴规定工帽的人员头部图像以及未穿着规定工装的人员上半身图像。
4.根据权利要求1所述的作业人员工装工帽穿戴检测方法，其特征在于，所述工装工帽穿戴检测具体包括：利用工装工帽识别网络对所述单帧画面进行识别，在当前摄像头画面中检测到未佩戴规定工帽的人员后，将其头部图像以二维数组的形式存储于内存中，得到未佩戴规定工帽人员头部图像数据；检测到未穿着规定工装的人员后，将其上半身图像以二维数组的形式存储于内存中，得到未穿着规定工装人员上半身图像数据。
5.根据权利要求1所述的作业人员工装工帽穿戴检测方法，其特征在于，所述结果处理具体包括：根据人脸检测结果，利用累计次数检测法，得到最终工装工帽穿戴检测结果，如公式：
6.一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨越，庞沛劼，王昊琰，王宇正，汤丁丁，湛德，刘学进，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：
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